量子计算能否重构量化金融未来？
最后更新: 2026-01-12
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危机边缘:闪电崩盘与经典算力的维度灾难¶
2010年5月6日，道琼斯指数在20多分钟内暴跌近1000点，其中最剧烈的600点下跌发生在5分钟内，近1万亿美元市值蒸发，之后指数又大幅回升。
美国执法部门调查发现，事件的罪魁祸首是一位叫做纳温德・辛格・萨劳的期货交易员。
他利用自制程序对美股股指期货挂了巨额虚假卖单，从而去制造抛压影响价格，诱导其他投资者跟风一同抛售，同时他迅速撤单，待股指暴跌后反手买进，价格回升后进行抛售，并从中获利。他这一通过高频交易，靠spoofing的手法短时间内大量下单卖出操控指数的行为，造成了美国股史上最短的金融恐慌事件，也就是大名鼎鼎的闪电崩盘事件。
由此我向大家抛出一个问题：假如，某头部机构管理着上百支资产的多元化组合，今天的市场突然出现一个更狡猾的萨劳：他可能利用更先进的算法隐藏操纵痕迹，甚至借助 AI 生成动态虚假订单流，诱发比2010年更剧烈的市场震荡，对于手握巨额资金的机构来说，他们该如何抉择？是跟着抛售还是继续观望？
当市场突然出现异常暴跌时，要避免成为跟风抛售的牺牲品，就必须在极短时间内精准评估这几百支资产在后续市场演化中的潜在下跌风险，以及资产间的关联风险传导路径。对机构而言，投资的核心竞争力从来不是单纯的赚钱能力，而是 “在风险可控前提下的赚钱能力”。风控失效的代价可能是毁灭性的。
所以，在类似 “闪电崩盘” 的极端行情中，机构必须快速回答一系列问题：
当前组合的整体风险敞口有多大？
每支资产的最大可能跌幅是多少？
哪些资产存在强关联性，会因某一支下跌而引发多米诺骨牌效应？
是应该直接抛售高风险资产，还是通过衍生品对冲？
抛售的比例如何确定才能既控制风险又不引发二次踩踏？
每一个问题背后，都是成百上千个变量的复杂运算，要在市场恐慌蔓延的 “黄金几分钟” 内得出答案，必须依赖极致的算力支持。但问题在于，传统经典计算在这类高维风险评估任务面前，早已陷入 “维度灾难” 的死胡同，而这正是量子计算登上金融舞台的契机。
算力降维打击：量子计算的技术底色¶
量子计算是一种基于量子力学原理的计算技术，它利用量子比特的叠加态和纠缠态，能够快速地处理大规模的数据，并且能够解决一些传统计算机难以解决的复杂问题。量子计算的核心是量子比特，也称为量子位。经典位仅以状态 0 或 1 而存在，而量子位能够以这两种状态的所谓叠加而存在。
量子叠加：开启指数级并行的钥匙¶
这意味着处于叠加状态的 N 个量子位将存放指数数量(2N)的二进制配置的相关信息，它们共同构成了一个量子态。当对 N 个量子位中的任何一位执行操作时，将会操控整个量子态，这表明存在巨大的并行性。
但是目前的量子计算还在探索阶段。
混合计算：NISQ 时代的工程化妥协¶
首先量子比特的相干时间有限，无法运行长序列的全量子逻辑。如果把整个机器学习流程都交给量子计算机，量子态会因噪声而快速坍缩，计算失效。
目前，一种主流的消除量子计算噪音的方法是采用含噪中型量子设备，这种设备并不尝试纠正噪音，而是设法在其施加的严格限制范围内运行，IBM Heron 就是 NISQ 设备。其次，量子计算机目前无法直接处理数据清洗、模型部署等工程化任务。这些任务需要依赖经典计算机的软件生态（如 Python），量子计算机暂时无法替代。所以目前的量子计算通常需要与经典计算机进行交互和结合，它是一种混合方法。
落地生根：从实验室走向万亿级金融实战¶
汇丰与 IBM：全球首个量子赋能算法交易系统¶
今年的9月25日，汇丰银行与IBM合作，发布了全球已知首个量子赋能的算法交易演示系统。这个系统借助云端量子处理器，去处理规模达 12 万亿美元的欧洲公司债券市场的真实数据，结果显示，交易成交概率预测准确率提升了34%。
量子计算长期以来一直被誉为下一个前沿领域，但经常被视为没有实际应用场景的炒作。如今，它已提供作为金融领域的价值。这一发展不仅可能重塑债券交易，还可能重塑整个量化金融架构，这与大型计算机在 20 世纪 60 年代和 70 年代发挥的变革性作用相呼应。
当时，IBM 的笨重机器通过自动化数据处理和支持早期算法策略 彻底改变了证券交易所。今天，IBM的Heron等量子处理器开始解决传统计算机难以攻克的难题，历史即使没有重演，也可能正在押韵。
看着 IBM 如今再次站在技术变革的前沿，我们也不禁感叹，作为曾经的科技巨头，IBM 近年来声量很小，常常会给人有日薄西山之感。但是，这种百年老店，当你看不见他的时候，他也许只是在悄悄地憋着大招。他们的身上，似乎有一种不死的基因。
资产优化与风险管理的全面渗透¶
除了债券交易，量子技术正在向量化金融的各个 子领域延伸，有望在受传统技术限制的领域带来颠覆性进展。
例如，在投资组合优化中，量子近似优化算法 (QAOA)可以应对资产配置组合爆炸式增长，它能比传统求解器 更快地 将风险承受能力和相关性等约束 纳入考量。一篇 2024 年发表的关于量子机器学习的论文重点介绍了该领域的应用，并指出该算法在多资产投资组合中提升收益的潜力。
此外，风险管理也将从中受益，比如为了计算风险价值 (VaR) 和预测尾部风险，传统方法通常需要运行上千万次蒙特卡洛模拟，耗时长且算力成本高。国际清算银行关于金融领域量子机遇的报告中有提到，量子振幅估计通过二次方减少 所需样本量 来加速这些模拟。
对于衍生品定价（期权、掉期和奇异债券），量子技术可以彻底改变布莱克-斯科尔斯扩展模型（Black-Scholes Extension Models），实时为复杂的路径相关工具定价，有可能将计算时间从几小时缩短到几分钟。
算力民主化：QaaS 模式开启普惠时代¶
那么既然量子计算有这么多用处，我们作为普通人是否也能用的起呢？
破除成本壁垒：千万美元到按需计费¶
坦白来说，量子计算是昂贵的。量子计算机成本曾是制约其产业化的核心瓶颈。量子计算机成本之所以长期居高不下，核心源于硬件、运维与研发的三重高额投入。硬件方面，超导量子计算所需的稀释制冷机单台造价可能高达80万美元以上，搭配量子芯片的精密制造与微波控制链路铺设，一套千比特级系统的硬件成本就可能突破千万美元。运维层面，量子计算机需维持接近绝对零度的运行环境，年电费与设备维护费用约达百万美元级别，进一步推高了使用门槛。
而随着QaaS（量子即服务）模式的兴起，0.1美元/量子小时的 低价计费方式 被频繁提及，这一价格是否能真正落地普及，成为了量子计算行业最受关注的话题之一。
量子即服务模式的核心逻辑是通过算力共享与规模化运营，摊薄单个用户的量子计算机成本。传统模式下，用户需独自承担整机采购、维护与升级费用，而QaaS平台将量子计算机接入云端，让多个用户按需调用算力，大幅提升了设备利用率。
目前已有企业推出按量子门次数或相干时间计费的模式，部分简单计算任务的成本已降至每小时数美元级别。随着接入用户数量增加与技术迭代，量子芯片制造良率提升、制冷系统成本优化等因素，可能让计费价格进一步下探，为0.1美元/量子小时的目标提供技术基础。
题图说明：
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